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最新推荐文章于 2024-04-30 18:18:16 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-30 18:18:16 发布 · 399 阅读 · 0 ·
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本文分享了一位新手程序员开始学习J2EE的经历，并表达了对未来成为优秀程序员的决心。
    开始学习J2EE，决定下来要做程序员了，为自己加油，做名优秀的程序员！ 
jsjnowstudy
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espnow 例程解析
redsleep的博客
03-09 5536
1、什么是espnow 短数据传输、无连接的快速通讯技术2、应用范围智能照明控制（一）、 ESPNOW例程。下面的例程展示了怎样使用ESPNOW步骤：1、初始化wifiA、TCP/ip适配器初始化a、注册事件处理函数初始化。b、设置配置信息c、选择存储类型d、选择wifi模式APe、启动wifif、启动wifi后设置通道，假如两个设备在同一个通道上就不需要设置2、初始化espnowa、创建个队列b...
Learning ServiceNow
04-02
Tim now runs a start-up ServiceNow development and architecture consulting company, and writes custom ServiceNow apps which he licenses or gives away for free through his company's website, ...
VMware安装Mac OS虚拟机的艰难过程
赵俊峰的IT之路
03-28 1万+
在网上看了N多教程，可是自己在vMware上安装总是在出现如下界面后， Attempting to start up from: ->EFI VMware Virtual SATA Hard Drive (0, 0) ... unsuccessful. ->EFI VMware Virtual SATA CDROM Drive(1, 0)... 屏幕变黑，重新启动。 从网上找了各种镜
虚拟机安装Mac os 出现 Vmware Virtual STAT CDROM Drive(1,0) unsuccessful的解决办法
xiao333ma的专栏
07-08 1万+
本来是VM10，安装好MAC OS 10.9 升级完10.10之后，一切正常工作，除了卡，还是卡，分配了6G内存还不够，Mac真烧配置然后升级了VM 到11，结果就出现了这货 然后，就一直卡在开机界面，下边进度条读一半就卡着不懂了，死活开不了机各种鼓捣，看网上说去掉VMX文件里面的firmware=”efi” 等等一系列方法，但都不成功，寻思着，本来是能正常运行的，只是更新了一下vm，不应该出现这
NEW Start from now on！！！！！！！！！！
JINKAI
07-31 805
好久没有更新blog了，一直不知道自己每天忙什么，现在我要摒除杂念，从心开始！更新blog ing。。。。。。
MySQL从库1236报错Client requested master to start replication from position ＞ file size
Hehuyi_In的博客
04-30 4418
主库断电后主从同步断了？
could not read ok from ADB Server
jacke121的专栏
11-06 3597
could not read ok from ADB Server
一个线程start多次
IT云清
08-15 2828
一个线程start多次会怎样？ 结果：会报错。报错如下： Exception in thread "main" java.lang.IllegalThreadStateException at java.lang.Thread.start(Thread.java:705) at com.java4all.test4.Test1.main(Test1.java:13) ...
Android service 启动篇之 startService
热门推荐
私房菜
08-31 2万+
Android 中service 详解中说明了大概背景，这里不再过叙述了。 代码基于Android O Android基础总结之六：Sevice中是应用端对于service 使用的总结，其中看到启动service 需要的接口有startService 和bindService。在Android O 中又添加了一个接口api——startForegroundService。本篇主要围...
现在开始，从这里出发......；Start from here now!
David XJ Feng的专栏
09-22 1108
UNIX技术总结； Linux技术实践及测试分享； 云计算技术学习及交流；
daemon not running； starting now at tcp:5037 could not read ok from ADB Server
仁化居之安
03-24 3574
【问题】程序报错：daemon not running; starting now at tcp:5037 【原因】5037端口被占用 【方法】找出5037端口占用的应用，关闭掉该应用进程 打开cmd命令窗口输入 netstat -ano | findstr “5037” 这里是5244占用程序 继续输入taskkill -f -pid 5244 重启模拟器，问题解决 ...
ASP-NET-Web-API-2-Building-a-REST-Service-from-Start-to-Finish
11-27
The ASP.NET MVC Framework has always ...Now in release version 2.1, the Web API Framework has evolved into a powerful and refreshingly usable platform. This concise book provides technical background.
DelayLoad_source.zip_Symbol_There And Now_loader
09-20
its initialization time might be slow because the loader maps all of the required DLLs into the process address space and there is every possibility that even a single function from one of these DLLs...
Stop.Talking.Start.Doing.Action.Book.0857086863
04-28
The original Stop Talking Start Doing helped readers to move from talking to doing. To climb into the ring and face their fears about making their thing happen. It helped readers to understand why ...
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
最新发布
12-06
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MiniBtMaster_minibt_16940_1764966207180.zip
12-06
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本项目是一个专为Linux系统设计的自动化安装与回滚管理工具集_它包含针对MySQL数据库Redis缓存服务器以及NginxWeb服务器的一键部署脚本_通过参数化命令实现快速安装与.zip
12-06
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无线传感器网络（WSN）中的节能睡眠调度和基于树状的集群路由协议.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）
12-06
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其控制策略的优化方法，并通过Simulink进行仿真实现。研究内容涵盖含分布式电源的配电网中逆变器的动态响应特性、小干扰下的系统稳定性判据，以及提升稳定性的控制策略设计与验证，旨在提升新能源并网系统的稳定性和可靠性。; 适合人群：从事电力系统、新能源并网、逆变器控制等相关领域的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在小干扰下的稳定性问题；② 设计并优化逆变器控制策略以提升系统稳定性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制方案的有效性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Simulink仿真模型深入理解控制策略的设计逻辑与稳定性分析过程，重点关注系统建模、控制参数调节与仿真结果分析之间的关联，以提升实际科研与工程应用能力。
start_t = datetime.datetime.now()
04-18
<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们的问题，即如何使用NumPy的randint和datetime在Python中生成随机数组并记录开始时间。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关的信息可以利用。 用户在上一次的问题中提到了生成指定维度的二维随机整数数组，使用np.random.randint，并且引用了相关的代码示例。现在他们想结合datetime来记录生成数组的开始时间，同时可能想优化代码。 根据用户提供的引用，引用[1]和[5]讨论了numpy.datetime64和datetime.datetime之间的转换。引用[3]和[2]提到了np.random.randint和np.random.rand的使用区别。引用[4]则涉及NumPy的计算方法，但可能暂时不相关。 首先，我需要确定如何正确记录时间。用户可能希望使用Python的datetime模块或者NumPy的datetime64类型。根据引用[1]，datetime.datetime和numpy.datetime64可以互相转换，但需要注意类型的不同。例如，字符串可以通过np.datetime64转换为datetime64类型，而datetime.datetime对象也可以转换为numpy的类型。 接下来，生成随机数组的部分，用户之前使用了np.random.randint，这里可能需要保持一致性。用户的问题提到“优化涉及NumPy随机整数生成和datetime时间记录的Python代码”，所以可能需要考虑代码的效率，比如时间记录的精确性，或者生成数组的方式是否有优化空间。 可能的步骤是：记录开始时间，生成随机数组，记录结束时间，计算时间差。需要注意时间的精确度，比如使用datetime.datetime.now()还是time模块的perf_counter()，但用户特别提到使用datetime，所以应该用datetime模块或者numpy的datetime64。 根据引用[3]，用户之前给出的例子中使用了np.random.randint(1,100,size=(3,4))，所以可能用户需要类似的代码，但添加时间记录。此外，用户可能想将时间转换为numpy的datetime64格式，以便后续处理，比如计算时间间隔。 还需要考虑代码的优化，比如生成大数组时的时间效率，或者如何更高效地处理时间和数组生成。同时，可能需要比较不同时间记录方法的优劣，比如使用Python原生的datetime还是numpy的datetime64。 现在，我应该组织一个示例代码，展示如何结合使用np.random.randint和datetime来记录时间。同时，根据引用[1]中的转换方法，展示时间类型的转换和记录。此外，可能需要提到如何优化代码，比如预先生成随机数种子，或者使用更高效的时间记录方式。 在代码解析部分，需要解释每个步骤的作用，比如记录开始时间、生成数组、记录结束时间、计算耗时。同时，对比不同时间记录方法，比如使用datetime.datetime.now()和numpy.datetime64的差异，以及时间差的计算方式。 可能还需要回答用户潜在的问题，比如如何保证时间记录的精确性，或者如何处理生成数组时的性能问题。此外，引用[4]中的计算函数可能在时间差计算中有用，比如计算总耗时，但用户的问题主要是记录时间，所以可能不需要深入这部分。 最后，生成相关问题，可能涉及时间记录的优化、不同时间类型的转换、生成随机数组的其他方法（如使用np.random.Generator）等。</think>### 综合解决方案：使用NumPy生成随机数组并记录时间 #### 1. 基础实现（原生datetime记录） ```python import numpy as np from datetime import datetime # 记录开始时间（精确到微秒） start_time = datetime.now() # 生成1000x1000随机整数矩阵（范围[0,10)） random_array = np.random.randint(0, 10, size=(1000, 1000)) # 记录结束时间并计算耗时 end_time = datetime.now() duration = (end_time - start_time).total_seconds() * 1000 # 毫秒 print(f"生成耗时：{duration:.2f}ms\n数组示例：\n{random_array[:2,:5]}") ``` #### 2. 高级实现（numpy.datetime64优化） ```python import numpy as np # 使用numpy原生时间类型记录 start_time = np.datetime64('now', 'ns') # 纳秒级精度 # 生成优化（预分配内存） random_array = np.empty((1000, 1000), dtype=np.int32) np.random.randint(0, 10, size=(1000, 1000), out=random_array) # 时间差计算（单位：毫秒） end_time = np.datetime64('now', 'ns') duration = (end_time - start_time).astype('timedelta64[ns]').astype(float) / 1e6 print(f"优化耗时：{duration:.2f}ms\n数据类型：{random_array.dtype}") ``` ### 关键解析 1. **时间记录对比**： - `datetime.now()`：兼容性好，但精度受系统限制（通常毫秒级）[^1] - `np.datetime64('now','ns')`：提供纳秒级精度，适合高性能计算[^1] 2. **数学表达**： 随机数生成遵循离散均匀分布： $$ X_{ij} \sim U\{0,9\} \quad \text{其中} \ 0 \leq i,j < 1000 $$ 3. **性能优化**： - 使用`np.empty`预分配内存，避免重复内存分配 - 指定`dtype=np.int32`减少内存占用（默认int64） 4. **时间差计算**： $$ \Delta t = \frac{(t_{end} - t_{start}).\text{astype('timedelta64[ns]')}}{10^6} $$ 实现纳秒时间差转毫秒输出 ### 应用场景 该模式适用于： - 遗传算法种群初始化时的时间性能监控[^3] - 蒙特卡洛模拟需要时间戳记录 - 大数据生成时的基准测试
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